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基于时态边缘算子的时间序列分段线性表示 总被引:2,自引:1,他引:1
时间序列的分段线性表示算法通常基于单一的启发式规则,难以适用于不同数据特征的时间序列。借鉴了边缘算子的思想来提取时间序列的边缘点,提出了一种基于时态边缘算子的时间序列分段线性表示算法。在来自不同领域的公开数据集上进行的实验结果表明:与两种主要的分段线性表示算法相比,该算法具有更好的拟合性能,并且更为稳定,能够适用于各类不同数据特征的时间序列。 相似文献
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基于斜率提取边缘点的时间序列分段线性表示方法 总被引:7,自引:0,他引:7
本文引入解析几何中的斜率,提出了一种新颖的基于斜率提取边缘点的时间序列分段线性表示方法SEEP。对于斜率变化范围比较集中的时间序列,SEEP表示方法有着非常好的效果,与以往的分段线性表示方法相比,SEEP表示方法与原始时间序列之间的拟合误差更小,而且要小很多;对于斜率变化范围比较大的时间序列,SEEP表示方法与原始时间序列之间的拟合误差,和以往的分段线性表示方法相比,也相差不大,并且SEEP表示方法计算简单,易于实现。算法的时间复杂度仅为O(n), 相似文献
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时间序列具有数据量大、维数高和更新速度快等特点,导致一般的分段线性方法难以刻画原始时间序列的全局趋势特征.针对时间序列的特性,提出了一种基于时态边缘算子的自主分段表示方法(简称APLR_TEO),能够有效刻画出时间序列的形状特征.首先通过时态边缘算子与原始时间序列做卷积并根据关联规则得到边缘极值点;然后根据时序的变化特... 相似文献
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基于时间序列趋势转折点的分段线性表示* 总被引:10,自引:2,他引:8
在充分利用时间序列时变特征的基础上,以有效地提取序列中的趋势和压缩原始数据为目标,提出了基于时间序列趋势转折点的分段线性表示方法。该方法在有效地提取序列中的趋势和压缩原始数据的同时,能够随着时间序列长度的增长对序列进行划分,具有高效、实现方法简便、效果直观的优点,对于不同领域的数据适应性良好。 相似文献
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飞机故障预警对于飞行安全具有重要意义,而实现故障预警的重要前提是要建立正确的故障模型。针对这个问题,结合飞行数据的特殊性,提出了一种基于改进插值边缘算子的飞机故障模型表示方法。该方法首先计算出飞行数据序列上各点的边缘强度和插值误差,运用改进的插值边缘算子算法选取出飞机故障模型的边缘点。实验结果表明,该方法不仅保留了飞行数据序列的主要形态,而且也保留了重要极小值点,具有更小的拟合误差,达到正确建立故障模型的目的。 相似文献
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基于重要点的时间序列线性分段算法能在较好地保留时间序列的全局特征的基础上达到较好的拟合精度。但传统的基于重要点的时间序列分段算法需要指定误差阈值等参数进行分段,这些参数与原始数据相关,用户不方便设定,而且效率和拟合效果有待于进一步提高。为了解决这一问题,提出一种基于时间序列重要点的分段算法——PLR_TSIP,该方法首先综合考虑到了整体拟合误差的大小和序列长度,接着针对优先级较高的分段进行预分段处理以期找到最优的分段;最后在分段时考虑到了分段中最大值点和最小值点的同异向关系,可以一次进行多个重要点的划分。通过多个数据集的实验分析对比,与传统的分段算法相比,减小了拟合误差,取得了更好的拟合效果;与其他重要点分段算法相比,在提高拟合效果的同时,较大地提高了分段效率。 相似文献
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分段线性表示是时间序列降维的有效方法。在总结分析序列趋势变化特点的基础上,提出了一种基于趋势转折点的时间序列分段线性表示算法。首先定义了趋势转折点作为时间序列分段点的备选集,以点到区域的距离度量趋势转折点的重要性,再根据给定的阈值选择重要趋势转折点作为分段点,对时间序列进行分段线性表示。通过与其他6种方法进行实验比较,结果表明:所提方法在具有较好的拟合质量和适应能力以及对转折点明显的序列,都表现出较强的抗噪声干扰能力。 相似文献
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基于时间序列的模式表示挖掘频繁子模式 总被引:1,自引:0,他引:1
论文提出了一种基于时间序列的模式表示挖掘时间序列中频繁子模式的算法(TSFSM)。时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力。在时间序列的模式表示的基础上挖掘其频繁子模式,可以大大提高挖掘的效率和准确性,达到事半功倍的效果。在该算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低。并且该算法计算简单,实现方便,可以支持时间序列的动态增长。 相似文献
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面向相似性搜索的时间序列表示方法述评 总被引:6,自引:0,他引:6
时间序列作为一种数据形式,广泛存在于各种商业、医学、工程、自然科学和社会科学等数据库中。近年来,时间序列的相似性搜索问题正得到越来越多的重视。该问题可描述为给定某个的时间序列,要求从一个大型时间序列数据库中找出与之最相似的序列。该问题的有效求解涉及到两个关键难点,即相似性度量的定义和搜索算法的时间复杂度,而这两者都依赖于时间序列的近似表示方法。因此,通过详细评述面向相似性搜索的各种时间序列近似表示方法,对这些方法进行分析和比较,总结了这些方法的优点和不足,并对进一步的研究方向作出了预测。 相似文献
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基于小波变换的时间序列相似模式匹配 总被引:21,自引:1,他引:21
提出了一种新的时序相似模式匹配方法,它采用小波分析的方法实现时间序列数据的降维,采用小波序列表示原序列,将小波序列组织为多维索引结构R-tree存储,在该索引结构基础上,基于一种表示相似性的距离函数,定义了范围查询和最近邻查询算法,实验结果证明这种方法性能优于传统的基于傅立叶变换的相似模式匹配方法。 相似文献
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基于函数的时间序列分段线性表示方法 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑到时间序列的时间特性对不同区段的影响以及时间序列数据动态增长的实际情况,在RPAA ( Reversed Piecewise Aggregate Approximation)和PAA(Piecewise Aggregate Approximation)方法的基础上,提出了一种新的时间序列分段线性表示方法FPAA(Founction Piecewise Aggregate Approximation)。FPAA方法通过定义函数影响因子,克服了RPAA和PAA方法的不足。该方法具有线性时间复杂度,满足下界定理,并且支持时间序列的在线划分。实验表明,与PAA方法和RPAA方法相比,所提出的方法可以较有效地进行时间序列的在线查询。 相似文献